大型语言模型与AGI的优劣对比
目录
- 引言
- 大型语言模型 (LLM) 的描述
- LLM 的局限性
- 克服 LLM 的局限性的方法
- LLM 中与多步推理相关的局限性
- LLM 中与创造力相关的局限性
- LLM 中与自治代理相关的局限性
- 将 LLM 与其他 AI 组件结合的方法
- 推动向 AGI 的发展
- 利用 LLM 的支持角色
- 在更广泛的架构中嵌入 LLM
- 结论
- 建议参与 LLM 研究的方式
引言
我是 Ben gzel,Singularity net 的 CEO,也是 true AGI 公司的 CEO。我们致力于分散化人工智能的区块链平台以及人工通用智能技术的研发和企业软件的改进。作为 opencog 基金会的领导者,我在 1980 年代就开始研究人工智能,并且经历了不同的 AI 范式。在现在的人工智能领域,没有比现在更令人兴奋的时刻了。
在本文中,我想谈一谈目前人工智能领域最热门的大型语言模型 (LLM),以及它们的一些局限性。我将介绍如何通过一些巧妙的方法和将它们与其他人工智能组件结合来克服这些局限性。最后,我还将探讨如何将 LLM 与其他 AI 组件结合起来,以推动人工智能迈向人工通用智能 (AGI)。
大型语言模型 (LLM) 的描述
大型语言模型是目前人工智能领域中最火热的技术之一。它们是基于深度神经网络的模型,经过训练可以生成高质量的自然语言文本。这些模型通过学习海量的数据,特别是互联网上的文本数据,来捕捉语言的语法、词汇和语义。它们可以用于生成文章、回答问题、进行对话等各种任务。
然而,尽管LLMs具有卓越的文本生成能力,但它们也存在一些重要的局限性。
LLM 的局限性
LLM 中与多步推理相关的局限性
LLM 在复杂的多步推理任务上表现较差,例如科学、数学、工程或政治策略等问题。它们往往只能进行浅层的思考,并不能像人类一样做出复杂的推理。
LLM 中与创造力相关的局限性
LLM 的创造力通常是模仿性的,缺乏真正的原创性。与杜克·艾灵顿、吉米·亨德里克斯、毕加索或詹姆斯·乔伊斯等创造者相比,LLM 往往只能进行表层的组合,而缺乏独创的飞跃。
LLM 中与自治代理相关的局限性
LLM 并没有真正的自治代理,无法像人类一样在世界中做出决策。它们仅仅是回答系统,无法主动地进行人类般的复杂推理和创造过程。
克服 LLM 的局限性的方法
虽然 LLM 存在一些局限性,但我们可以通过巧妙的方法来克服它们。下面我将逐一介绍如何应对 LLM 中与多步推理、创造力和自治代理相关的局限性。
LLM 中与多步推理相关的局限性
针对 LLM 在多步推理任务中的局限性,我们可以采用逻辑推理的方法来辅助大型语言模型进行推理。通过将多步推理任务转换成逻辑表示,并将其输入到逻辑推理引擎中,我们可以更好地解决复杂的推理问题。
LLM 中与创造力相关的局限性
为了解决 LLM 的创造力问题,我们可以利用自我模仿学习的方法。通过限制 LLM 的输出词汇表,并使用另一个神经网络作为评估者,我们可以对 LLM 生成的文本进行评估和迭代,从而使它生成更有意义的内容。
LLM 中与自治代理相关的局限性
为了弥补 LLM 缺乏自治代理的问题,我们可以将 LLM 与其他的人工智能组件结合起来。例如,可以使用符号推理或演化学习的方法,将 LLM 与不同的 AI 方法相结合,以实现更高级的认知能力。
将 LLM 与其他 AI 组件结合的方法
为了克服 LLM 的局限性,我们可以将其与其他 AI 组件结合起来,以产生更强大的人工智能系统。下面我将介绍两种将 LLM 与其他 AI 组件结合的方法。
基于逻辑推理的方法
一个方法是将 LLM 与逻辑推理引擎相结合。通过将 LLM 生成的文本转换成逻辑形式,并将其输入到逻辑推理引擎中,我们可以实现在逻辑层面上对复杂问题进行推理和解决。
基于自我模仿学习的方法
另一种方法是使用自我模仿学习的方式,将 LLM 的输出结果限制在一个较小的词汇表中,并使用另一个神经网络作为评论者。通过评估和迭代 LLM 生成的文本,我们可以提高其创造性和质量。
通过将 LLM 与其他 AI 组件结合使用,我们可以充分发挥它们的优势,同时弥补各自的不足之处。
推动向 AGI 的发展
最终,我们的目标是实现人工通用智能 (AGI)。虽然我们无法确定实现 AGI 的路径有多艰难或需要多长时间,但我个人的猜测是我们可能只需要几年的时间就能实现真正的人类水平的 AGI。
为了实现 AGI,并不仅仅是对大型语言模型进行微调或添加一些外部资源或评论者。我认为,通过将大型语言模型与其他 AI 组件结合,并在不同的 AI 范式之间建立联系,我们可以实现人工通用智能。
结论
大型语言模型 (LLM) 是目前人工智能领域的热门技术。尽管它们具有强大的文本生成能力,但也存在一些重要的局限性。然而,我们可以通过巧妙的方法和将它们与其他人工智能组件结合来克服这些局限性。
在构建实际应用程序时,我们经常需要将多个神经模型与其他代码组件结合使用。这与传统的软件工程非常相似。利用当前可用的强大 AI 工具(如大型语言模型)的同时,我们也应该致力于推动人工智能走向人工通用智能 (AGI)。
建议参与 LLM 研究的方式
如果您对大型语言模型的研究感兴趣,我鼓励您加入相关的社区,并参与相关项目的开发。您可以查阅在 GitHub 上公开的代码库,或加入相关的讨论群组。现在是探索和进一步推动人工智能发展的绝佳时机,我希望您能积极参与其中,共同创造更加先进和强大的人工智能系统。
请记住,人工智能的发展是一个集体的努力,我们需要各种不同的人才和想法来推动这个领域的进步。所以,加入我们,一起开创新的未来吧!
FAQ
Q:LLM 是否能够取得人类水平的通用智能?
A:目前的大型语言模型还远未达到人类水平的通用智能。尽管它们在生成文本方面表现出色,但在多步推理、创造力和自治代理等方面仍存在局限性。
Q:是否有其他方法可以克服 LLM 的局限性?
A:是的,除了本文提到的方法外,还有许多其他方法可以克服 LLM 的局限性。例如,通过引入外部资源、评论者网络以及其他 AI 组件,可以进一步提升 LLM 的性能。
Q:如何将 LLM 应用于实际应用程序开发?
A:将 LLM 应用于实际应用程序开发通常需要将其与其他 AI 组件结合使用,并按照特定的应用需求进行微调。这需要软件工程师的技术功底和实际经验。
Q:如何参与 LLM 研究以及相关项目的开发?
A:参与 LLM 研究和相关项目的开发可以通过加入相关的社区和讨论群组,并参与开源代码库的贡献来实现。这样可以与其他研究人员和开发者共同学习和交流,推动人工智能领域的发展。
参考资源: